通过阿里云函数计算解决ChatGPT API的调用问题

ChatGPT系列文章

与其被ChatGPT取代，不如征服ChatGPT，做它的主人！

文章目录

  • ChatGPT系列文章
  • 前言
  • 命令行部署
    • 准备工作
  • 两行命令实现部署
  • 应用中心部署
  • 使用代理访问API
  • 总结

前言

自2022年11月30日 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，虽然时有唱衰的声音出现，但在OpenAI不断推陈出新，陆续发布了OpenAPI、GPT-4、ChatGPT Plugins之后，似乎让大家看到了一个聊天机器人往操作系统入口进军的升纬之路。

ChatGPT能被认为是操作系统级别的入口平台，那么必然会催生各行各业应用的重新入局。对此，作为一名开发者来说，面对这样的变革，应该尽早的去了解与实践，在蓝海里更容易找到一份自己的位置。目前DD知道的就有不少小伙伴在基于其API做一些出海的应用。

最近，DD也花了不少时间去研究和体验了一些有趣的内容。比如：尝试跑了一些基于其API实现的类ChatGPT应用：
在这里插入图片描述还有比如下面这个通过拖拽就能轻松调试和构建智能聊天应用的开源工具：
在这里插入图片描述在这几天的不断尝试过程中，DD发现一个比较麻烦的问题，就是这些应用都需要OpenAI的API Key。
在这里插入图片描述作为开发者来说，相信不少小伙伴知道如何获取了，这里就不细节说了，大家可以Google一下，有大量的资料。

这里具体说说另外一个问题：由于我们本地调试、服务器部署等原因，在请求 https://api.openai.com 的时候，很容易造成IP混乱，稍有不慎就有可能被封号。所以，我们最好还是有一个稳定的位于国外的调用来源，这样日常开发调试就能更效率一些。

那么如何快捷方便的来搞定呢？下面就给大家分享一个利用阿里云函数计算（有大量免费试用额度）来实现的方案。

命令行部署

准备工作

点击这里，进入管理“控制台”，开通函数计算FC
在这里插入图片描述
1、安装最新版本的nodejs，不会的可以看官网：https://nodejs.org/
2、执行命令安装Serverless Devs Tool

npm安装：
$ npm install @serverless-devs/s -gyarn安装：
$ yarn global add @serverless-devs/s

1、通过该链接（https://usercenter.console.aliyun.com/#/manage/ak ），获取阿里云的AccessKey。一定要把这里获取的AccessKey ID和AccessKey Secret记下来，下面马上要用。
2、为Serverless Devs Tool配置阿里云的AccessKey

$ s config add 
? Please select a provider: Alibaba Cloud (alibaba)
🧭 Refer to the document for alibaba key:  http://config.devsapp.net/account/alibaba
? AccessKeyID 此处填写AccessKeyID
? AccessKeySecret 此处填写AccessKeySecret
? Please create alias for key pair. If not, please enter to skip alibaba-accessAlias: alibaba-access
AccountID: 自动获取AccountID
AccessKeyID: 此处填写AccessKeyID
AccessKeySecret: 此处填写AccessKeySecret✔ Configuration successful

两行命令实现部署

在完成了上面的准备工作之后，接下来我们只需要两行命令即可完成代理服务的部署！

第一步：初始化项目。执行命令s init openai-proxy，创建openai-proxy项目。

$ s init openai-proxy🚀  More applications: https://registry.serverless-devs.com? Please input your project name (init dir) openai-proxy
✔ file decompression completed
创建应用所在的地区
? 地域 us-west-1
? please select credential alias aliyun-key🏄‍  Thanks for using Serverless-Devs
👉  You could [cd /Users/zhaiyongchao/IdeaProjects/test/openai-proxy] and enjoy your serverless journey!
🧭️  If you need help for this example, you can use [s -h] after you enter folder.
💞  Document ❤ Star: https://github.com/Serverless-Devs/Serverless-Devs
🚀  More applications: https://registry.serverless-devs.com

会有几个选项，一直回车就好，如果想修改也行，自己根据需要选择即可。

第二步：一键部署。进到初始化好的openai-proxy目录下，然后执行命令s deploy直接部署到阿里云上。不要怀疑，就是这么丝滑，一键完成！

$ s deploy📑 Config check:
Online status => Target StatusrouteConfig: [0: {+ qualifier: undefined}]? Domain [auto] was changed, please confirm before deployment：* You can also specify to use local configuration through --use-local during deployment)  use local
✔ Generated auto custom domain...
✔ Generated custom domain (3.78s)
⠙ Generated auto custom domain...
注意：当前域名并非阿里云官方域名，由 CNCF Project Serverless Devs 社区提供，仅供测试使用。
Note: The current domain name is not the official domain name of Alibaba Cloud. It is provided by the CNCF Project Serverless Devs community for testing purposes only
✔ Generated domain (23.38s)
✔ Checking Service, Function, Triggers (1.53s)
✔ Creating Service, Function, Triggers (9.57s)
✔ Creating custom domain (1.7s)Tips for next step
======================
* Display information of the deployed resource: s info
* Display metrics: s metrics
* Display logs: s logs
* Invoke remote function: s invoke
* Remove Service: s remove service
* Remove Function: s remove function
* Remove Trigger: s remove trigger
* Remove CustomDomain: s remove domain...

在这里插入图片描述
在部署完成之后，最后面会有上图这样的一段输出，记住红线部分的域名，这是可以直接访问。你可以尝试访问一下，如果返回如下信息，说明部署成功了。

{"error": {"message": "Invalid URL (GET /)","type": "invalid_request_error","param": null,"code": null}
}

同时，我们也可以通过这个链接https://fcnext.console.aliyun.com/us-west-1/services 去阿里云的控制台找到创建的这个函数服务：
在这里插入图片描述

应用中心部署

如果你不喜欢命令行的部署方式的话，还可以通过应用中心实现部署，方法更简单！

第一步：点击这里，进入管理“控制台”，开通函数计算FC
在这里插入图片描述
访问应用中心：http://www.devsapp.cn/details.html?name=openai-proxy

第二步：点击“一键部署”按钮
在这里插入图片描述
第三步：点击“创建并部署默认环境”
在这里插入图片描述
接下来就是等着阿里云的精彩表演：
在这里插入图片描述
完成部署之后，可以看到如下图的操作列中，有“访问域名”链接，点击后就可以获取到用来代理的域名了。
在这里插入图片描述

使用代理访问API

通过简单的五步操作，我们已经完成了一个OpenAI调用的代理搭建，还记得上面最后配置的域名不？接下来就可以随便找一个开源项目来使用一下试试。

比如可以用这个项目来验证一下：https://github.com/ddiu8081/chatgpt-demo

方法很简单，只需要

1、拉取代码：git clone git@github.com:ddiu8081/chatgpt-demo.git
2、安装依赖：npm install
3、复制.env.example文件，命名为.env文件，把申请的OPENAI_API_KEY填上，再把OPENAI_API_BASE_URL填写上面配置好的代理地址，比如：http://openai-proxy.abc123.com
在这里插入图片描述

1、启动应用：npm start，控制台输出如下信息，代表启动成功

> chatgpt-api-demo@0.0.1 start
> astro dev🚀  astro  v2.1.7 started in 209ms┃ Local    http://localhost:3000/┃ Network  use --host to expose

2、打开浏览器，访问：http://localhost:3000/，可以看到如下页面：
在这里插入图片描述
尝试给他设定一个角色，然后发几句话试试吧，如果可以收到AI回复，那就代表已经完成代理。

当然，你也可以选择很多其他的应用来验证和使用，比如下面这些有趣的项目：

https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
https://github.com/logspace-ai/langflow

总结

通过本文的方法搭建之后，由于已经有一个位于海外的调用来源，所以在本地开发和线上测试的时候，可以都直接用同一个API Key即可，本地日常使用也不需要采用其他特殊手段了，是不是安逸不少呢？

最后，聊聊为什么选择函数计算来部署，主要还是几个方面的考虑：

轻松部署：可以看到只需要简单几步，就完成了，非常适合这类轻量级的应用部署。
免运维：几乎不需要运维，大大减少了日常繁琐的精力投入，可以更专注业务开发了。
省钱利器：函数计算拥有弹性伸缩的能力，最小可以缩为零，也就是如果不调用，都不会产生费用。

进一步思考下，函数计算还是非常适合于开发ChatGPT应用的。由于OpenAPI的API Key是按量计费的，函数计算也是按量计费的，那么这样的按量计费模式可以继续传递到用户侧。如果用户侧的调用实现采用函数计算的方式来部署，那么可以说除了基础控制模块存在固定成本之外，用户侧的成本和收益是强绑定关系。只要架构合理，充分利用函数计算的弹性伸缩能力，那就可以构建出一个低成本运行但却又能自动应对突发大流量的强壮应用。

其实，巧妙的应用函数计算来构建偏向用户侧的应用，不光对于ChatGPT有用。对于一些SaaS应用的场景来说，也可以深入思考和尝试，除了弹性伸缩的能力之外。借助函数计算提供的API能力，还能利用其实现SaaS租户的资源隔离。写着写着似乎又偏题了…

回到ChatGPT的正题，如果你还在纠结，未来ChatGPT是否会淘汰程序员的话，那就一起行动起来吧！与其被ChatGPT取代，不如征服ChatGPT，做它的主人！

参考资料
https://github.com/Ice-Hazymoon/openai-scf-proxy/
https://www.aliyun.com/product/fc
https://github.com/ddiu8081/chatgpt-demo

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